Tencent/WeKnora

WeKnora – AI 驱动的知识管理平台

它是什么

• 由腾讯构建的开源框架，让团队能够使用大语言模型（LLM）存储、搜索和推理其文档。它结合了三种主要模式：
  1. RAG（检索增强生成） – 混合文本加向量搜索，支持引用和多模态解析。
  2. Agent（代理） – 多步骤 AI 助手，可以调用工具、运行沙箱代码，甚至控制浏览器。
  3. Wiki – 协作式知识库，具有图谱视图、版本控制和回滚功能。

关键能力

• 多源摄取 – 从飞书、Confluence、GitLab、Notion、钉钉、RSS 等同步；通过内置的 anydoc 解析器支持超过 10 种文件类型（PDF、Word、Excel、图片、XMind 等）。
• 代理工具箱 – 从 ClawHub/SkillHub 或自定义 ZIP/Git 仓库安装技能；在 Docker/E2B/Cube 沙箱或本地“Lite”主机中运行；通过开源 BrowserSkill 扩展实现浏览器自动化。
• 长期记忆与策展 – 每用户配置文件、偏好、确认的事实，以及可编辑的检索块，支持差异/回滚。
• 丰富的集成 – 适用于企业微信、飞书、Slack、Telegram 的问答机器人，网站嵌入组件，用于工具间通信的 MCP 服务器，以及作用域 API 密钥。
• 模型无关 – 29 个内置供应商连接器（OpenAI、Gemini、Ollama、DeepSeek、Qwen 等）和生成的模型目录；支持多模态嵌入模型，用于图像-文本检索。
• 企业级安全 – 基于 RBAC 的四种角色、按资源所有权、审计日志、加密凭据、OIDC/JWKS 验证。
• 可插拔基础设施 – 可替换向量存储（pgvector、Milvus、OpenSearch、Pinecone 等）、存储后端（MinIO、S3、腾讯 IMA），并通过 Docker Compose、Helm/Kubernetes 或单二进制“Lite”模式运行。

典型用例

• 内部问答机器人，使用最新的公司文档回答员工问题。
• 自动化研究助手，收集信息、运行代码并撰写报告。
• 知识库 Wiki，与源仓库保持同步，并以图谱形式可视化关系。
• 客户支持工具，检索相关策略文档并建议操作。

快速开始（Docker Compose）

git clone https://github.com/Tencent/WeKnora.git
cd WeKnora
cp .env.example .env   # 根据需要编辑
docker compose pull      # 拉取镜像
docker compose up -d    # 启动服务

• UI：http://localhost
• API：http://localhost:8080
• 追踪（Langfuse）：http://localhost:3000

安装选项

• Docker Compose – 默认的一体化设置。
• Kubernetes（Helm chart） – 生产集群。
• Lite 二进制 – 单进程 SQLite + 内存队列，适用于低资源环境。
• 桌面应用 – 围绕 Lite 运行时的 GUI 封装（仅限 macOS，从源码构建）。

文档与社区

• 完整文档：https://weknora.weixin.qq.com/docs/
• 发布说明、升级指南和演示视频链接在 README 中。
• 网站上列出的集成包括微信对话平台、Chrome 扩展和 npm 包 @wxg-prc-cpg/dsh-weknora。

许可证

• MIT 许可证（根据仓库徽章）。

总结 WeKnora 是一个生产就绪、可扩展的平台，用于构建 LLM 驱动的企业知识系统，提供开箱即用的 RAG、自主代理和 Wiki 风格 UI，同时允许您接入自己的模型、存储和工具。